Aula 1
IFMG - Campus Formiga
18 de agosto de 2025
Tópicos
Apresentação da Disciplina
Introdução ao RStudio
Tutoriais Recomendados
Prof. Dr. Washington Santos da Silva
Formação Acadêmica
Áreas de Especialização
Experiência Profissional
Diretrizes para Aulas Mais Produtivas
🔊 Mantenha conversas em volume baixo
⌨️ Código com método:
95% dos erros são evitáveis com:
🤝 Inteligência colaborativa:
💪 Capacidade de Resolver Problemas
Cada erro resolvido é uma evolução da sua habilidade analítica
Ferramentas de Visualização
Resposta:
Reprodutibilidade
Personalização
Poder do código
Descrição
Quando geramos visualizações com código, cada etapa é explícita e repetível.
Podemos facilmente reutilizar ou ajustar o código para atualizar recursos visuais com novos dados, economizando tempo e garantindo consistência.
Ao contrário das ferramentas de apontar e clicar, uma abordagem de código em primeiro lugar oferece transparência, reprodutibilidade e eficiência incomparáveis.
O que é Personalização?
Usar código para criar visualizações também abre a porta para a personalização completa:
Figura 1: É hora de transformar gráficos padrão sem graça em visualizações profissionais!
Site da Disciplina
Utilizaremos também o Google Classroom para o envio de atividades.
Ferramentas do Ambiente Computacional
Linguagem R
RStudio (Ambiente de Desenvolvimento Integrado) Link para Tutorial
Sistema de Publicação Quarto Link para Tutorial
Git e GitHub (Controle de Versão) Link para Tutorial
Um Ambiente de Desenvolvimento Integrado
(Integrated Development Environment, IDE)
Ambiente de desenvolvimento que suporta múltiplas linguagens (R, Python, SQL, C++…), mas é especialmente útil para a linguagem R.
Facilita a escrita de código, gerenciamento de projetos, criação de documentos computacionais (arquivos quarto, scripts, notebooks…)
Integra ferramentas para desenvolvimento, depuração e publicação
Figura 2: Interface do RStudio: 4 Painéis
Painel Superior Esquerdo: - Editor de código - Documentos Quarto (.qmd) - Scripts R (.R)
Painel Inferior Esquerdo: - Console R (execução de comandos) - Terminal (acesso ao sistema)
Painel Superior Direito: - Ambiente (variáveis e objetos) - Histórico de comandos - Conexões - Git (controle de versão)
Painel Inferior Direito: - Arquivos - Pacotes - Ajuda - Visualização (gráficos, documentos HTML)
Usando a Guia Packages
Para instalar pacotes usando a guia Packages no RStudio:
Clique na guia Packages.
Clique em Install Packages.
Digite o nome de cada pacote que deseja instalar separados por um espaço ou vírgula na caixa de texto, ou copie os pacotes abaixo e cole na caixa de texto:
O que são projetos RStudio?
1. Definindo Git Bash como terminal padrão
Considerando que você já tenha instalado Git for Windows, siga os passos abaixo:
Clique em Tools → Global Options no menu superior
Clique na aba Terminal, terceira de baixo para cima
Na caixa New terminals open with, selecione Git Bash, em seguida, clique em Apply e depois em OK
Agora, sempre que você abrir um terminal no RStudio, ele será o terminal do Git Bash, que é mais completo e funcional.
Para abrir o terminal, clique na aba Terminal no painel inferior esquerdo do RStudio.
Para verificar se o terminal está funcionando corretamente, digite git --version e pressione Enter. Você deve ver a versão do Git instalada.
2. Configurações básicas para Projetos RStudio
Clique em Tools → Global Options no menu superior
Na aba General, desmarque as seguintes opções:
Nota: A ideia é sempre começar com um ambiente limpo, sem objetos anteriores carregados.
Visão Geral
Nesta aula, vamos criar um projeto estruturado para nossas análises
Seguiremos um fluxo organizado usando GitHub, Git e RStudio
O objetivo é criar uma estrutura padronizada para todos os alunos
Por que criar projetos estruturados?
Organização dos arquivos e códigos
Facilidade para compartilhar seu trabalho
Reprodutibilidade das análises
Integração com controle de versão
Boas práticas para ciência de dados
Etapas do Processo
Configurando o Git Localmente
Antes de começar a usar o Git, é necessário fazer uma configuração inicial básica. Essa configuração identifica quem está fazendo as alterações e só precisa ser feita uma vez em cada computador.
Configure seu nome de usuário: Abra o Git Bash e;
Configure seu email:
Verifique suas configurações globais:
Anote seu nome de usuário e e-mail!
2. Crie um Repositório no GitHub
Acesse sua conta no GitHub github.com, se não tiver, crie uma.
Selecione “Create repository”
No campo abaixo de Repository name, digite o nome do repositório: “visualizacao_dados_2025”
NÃO USE acentos, espaços vazios ou caracteres especiais!
Agora, apenas clique em “Create repository”, no canto inferior esquerdo da página.
Figura 3: Exemplo de um repositório vazio recém criando no GitHub
3. Clone o Repositório (Windows)
Se você usa Windows:
Crie uma pasta em seu computador onde deseja guardar o projeto
Navegue até essa pasta pelo Windows Explorer
Clique com o botão direito em um espaço vazio e selecione “Git Bash Here”
No terminal Git Bash que abrir, digite git clone e cole o endereço do repositório clicando no botão direito do mouse e em Paste
3. Clone o Repositório (MacOS)
4. Crie um Projeto RStudio usando a Pasta Clonada
Abra o RStudio
Clique em Project → New Project
Selecione Existing Directory
Clique em Browse e navegue até a pasta “visualizacao_dados_2025” que você acabou de clonar
Selecione a pasta e clique em Open
Clique em Create Project
Projeto Criado!
Estrutura do Projeto
vissualizacao_dados_2025/
├── dados/
│ ├── brutos/ # Arquivos originais (não editar)
│ └── limpos/ # Dados preparados (scripts mostram como gerar)
├── relatorios/ # Relatórios Quarto (.qmd)
|── scripts/ # Scripts R (.R)
├── atividades/ # Listas de exercícios (.qmd)
├── visualizacao_dados_2025.Rproj # Arquivo do projeto RStudio
└── README.md # Documentação do projetoOpção 1: Usando o Windows Explorer
No RStudio, no painel Files (canto inferior direito):
Clique em New Folder e crie a pasta “dados”
Dentro da pasta “dados”, crie as subpastas “brutos” e “limpos”
Volte à pasta principal, clique em “New Folder” e crie a pasta “relatorios”
Dentro da pasta “relatorios”, crie a subpasta “01-relatorio”
Volte à pasta principal, clique em “New Folder” e crie a pasta “scripts”
Volte à pasta principal, clique em “New Folder” e crie a pasta “atividades”
Opção 2: Usando o Terminal Git Bash
Abra o Terminal Git Bash no RStudio (aba Terminal, canto inferior esquerdo)
Digite os seguintes comandos, um por vez, pressionando Enter após cada um:
mkdir dados
mkdir dados/brutos
mkdir dados/limpos
mkdir relatorios
mkdir relatorios/01-relatorio
mkdir scripts
mkdir atividadesls no terminal.Adicionando o Primeiro Relatório com Windows Explorer
Acesse a página Cronograma do site da disclina e baixe o arquivo 01-relatorio.zip
Use o Windows Explorer para encontrar o arquivo baixado.
Descompacte o arquivo anterior e copie/recorte o arquivo 01-relatorio.qmd
Salve-o dentro da pasta “relatorios/01-relatorio”
Como descompactar arquivos ZIP?
Windows: Clique com o botão direito no arquivo ZIP → Extract All
MacOS: Dê um duplo clique no arquivo ZIP (em versões atuais, um arquivo zip é automaticamente descompactado após o download)
Linux: Clique com o botão direito → Extract Here ou use o comando unzip no terminal
Importando e alocando o arquivo dados-simulados.csv
Acesse a página Cronograma do site da disclina e baixe o arquivo dados.zip
Use o Windows Explorer para encontrar o arquivo baixado.
Descompacte o arquivo anterior e copie/recorte o arquivo dados-simulados.zip
Salve-o dentro da pasta “dados/brutos/”
Verificando o Projeto
Você pode verificar a estrutura do seu projeto usando a função dir_tree() do pacote fs.
Digite no Console R:
Seu projeto deve ter uma estrutura similar a esta:
vissualizacao_dados_2025/
├── dados/
│ ├── brutos/ # arquivos originais
│ └── limpos/ # dados preparados
├── relatorios/ # relatórios Quarto (.qmd)
│ ├── 01-relatorio/ # pasta do primeiro relatório
|── scripts/ # scripts R (.R)
├── atividades/ # exercícios e avaliações (.qmd)
├── visualizacao_dados_2025.Rproj # Arquivo do projeto RStudio
└── README.md # documentação do projetoParabéns!!! 👏
Você acaba de criar um projeto estruturado para a disciplina
Esta estrutura organizará nosso trabalho ao longo do semestre
Nos próximos encontros, aprenderemos a utilizar o RStudio,Sistema Quarto, R, Git e GitHub para análise de dados
Definição e importância
É um arquivo de documentação em formato Markdown que serve como porta de entrada para seu repositório.
Normalmente, é o primeiro arquivo que as pessoas visualizam ao acessar seu repositório no GitHub.
Funciona como a “página inicial” do seu projeto, explicando:
Benefícios para a disciplina:
Passos
No menu superior do RStudio clique em:
File -> New File -> Markdown File
Salve o arquivo com o nome README.md na raíz do seu projeto RStudio.
# Visualização de Dados — Bacharelado em Administração (2025/2)
Repositório pessoal da disciplina **Visualização de Dados** (30h, noturno)
do IFMG – Campus Formiga.
Este repositório consiste em um projeto RStudio que será utilizado para
desenvolver as atividades práticas da disciplina, incluindo a criação de
relatórios quarto e de scripts R para a produção de visualizações e
relatórios.
## Organização do Repositório
vissualizacao_dados_2025/
├── dados/
│ ├── brutos/ # arquivos de dados originais
│ └── limpos/ # arquivos de dados processados
├── relatorios/ # relatórios em Quarto (.qmd)
|── scripts/ # scripts R (.R)
├── atividades/ # listas de exercícios (.qmd)
├── visualizacao_dados_2025.Rproj # Arquivo do projeto RStudio
└── README.md # documentação pessoal do projeto
Como manter seu README atualizado
O que é um .gitignore?
Um arquivo oculto de texto que especifica quais arquivos e pastas não devem ser rastreados pelo Git.
É útil para evitar conflitos e garantir que apenas arquivos importantes sejam rastreados.
Arquivos Desnecessários
Arquivos temporários ou gerados automaticamente
.Rhistory, .RData: Histórico e dados da sessão do R._cache/: Arquivos de cache que podem ser recriados..Rproj.user/: Configurações pessoais do RStudio.Arquivos específicos do sistema operacional
Thumbs.db, .DS_Store: Arquivos de metadados do Windows/Mac.Arquivos de saída/resultados
Documentos gerados (pdf…): São resultado do código, não o código em si.
Podem ser muito grandes, mudar frequentemente.
Descrição
Repositórios mais limpos e leves
Evita conflitos desnecessários
Mantém o foco no que importa
Tutoriais
Para a próxima aula, revise os seguintes tutoriais: